基于语义分割与实例分割的玉米茎秆截面参数测量方法.pptx
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基于语义分割的实例分割系统和方法.pdf
本发明涉及一种基于语义分割执行实例分割的系统和方法。该系统和方法能够(1)在给定语义分割的情况下实时处理高清图像;(2)当与广泛使用的语义分割方法(如密集预测单元)结合时,在准确性方面可提供与MaskR?CNN相当的性能,同时始终优于最先进的实时解决方案;(3)灵活地与任何语义分割模型一起进行实例分割;(4)如果给定的语义分割足够好,则优于MaskR?CNN;(5)易于扩展到全景分割。
一种基于实例分割的语义SLAM方法.pdf
本申请涉及ORB‑SLAM2系统和深度学习实例分割领域,具体提供了一种基于实例分割的语义SLAM方法。该方法的步骤为:S1,获取图像序列;S2,提取特征点信息和语义信息;S3,融合特征点信息和语义信息;S4,动态物体检测与去除;S5,物体级的帧间匹配;S6,物体级的回环检测。该方法能够在场景中准确的识别各种目标,使用目标的类别,包围框,掩膜信息帮助去除动态物体,并使用留下的静态物体更好的帮助系统进行帧间匹配以及回环检测。使用物体级匹配来约束帧间匹配,有效的解决了一些场景下特征点匹配错误导致丢失的情况。本发
基于深度语义分割网络的荔枝花叶分割与识别.pptx
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语义分割方法和语义分割装置.pdf
本申请提供了一种语义分割方法和语义分割装置,有利于提高语义分割结果准确率。该方法包括:获取目标图像,该目标图像包括航拍得到的RGB图像和深度图像,该深度图像是根据该RGB图像确定的;将该目标图像输入至语义分割网络,通过该语义分割网络对该目标图像进行特征提取,获取该目标图像的深度信息和语义信息,该特征提取包括细节特征提取、边缘特征提取、深度特征提取以及上下文特征提取;通过该语义分割网络对该深度信息和该语义信息进行特征融合,得到该目标图像的语义分割图像。